Разработка алгоритмов решения обратных задач промышленной диагностики аппроксимационным методом

• Автор: Золин, Алексей Георгиевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 155 с.

Постановка задач промышленной диагностики в случае детерминированного подхода. Постановка задач промышленной диагностики в случае стационарных случайных процессов. Алгебраизация и обусловленность. Методы введения априорной информации . Детерминистские методы решения обратных задач. Априорная информация аппроксимационных методах
2. Ортогональные полиномы с областью определения 0, оо . Ортогональные полиномы с областью определения оо, оо . Выбор критерия соответствия модели оцениваемой функции . Критерий совпадения значении модели в выбранных точках . Критерий равномерного приближения. Критерий среднеквадратического приближения функций . Выполнение задач технической диагностики, на практике усложняется наличием помех, шумов и т. Для этих целей необходимо применение алгоритмов, построенных на основе методов аппроксимации. Рассмотрим некоторые прикладные обратные задачи, встречающиеся в различных областях науки и техники. Неразрушающий контроль и техническая диагностика интенсивно развиваемые в настоящее время области науки и техники,основными задачами которых является, выявление поверхностных и внутренних дефектов, контроля толщин покрытий, структуры и свойств материалов и изделий без их разрушения, обеспечение надежности и долговечности машин и механизмов, обеспечение работоспособности сложных технологических процессов.


Практическая ценность результатов исследований заключается в возможности применения полученных методов при решении задач промышленной диагностики с использованием аппроксимационного подхода. Классификация моделей, адекватных исследуемым процессам и явлениям при решении задач технической диагностики промышленных объектов . Метод формирования обобщенного класса ортогональных базисных систем на основе семейства дробнорациональных параметрических функций. Методы и алгоритмы параметрической оптимизации базисных систем при аппроксимации сигналов и их функциональных характеристик ортогональными функциями и полиномами. Алгоритмы решения задачи оценки параметров распределения частиц в дисперсных средах на основе метода моментов на примере получения параметров распределения диаметров частиц в двухфазных дисперсных потоках. Реализация результатов работы. Результаты, выводы и рекомендации работы использованы в учебном процессе ГОУ ВПО Самарский государственный технический университет, а также в ОАО АВТОВАЗ при разработке алгоритмического и программного обеспечения системы моделирования процессов смесеобразования и сгорания топлива в автомобильных двигателях. Апробация работы. Основные положения работы и результаты исследований обсуждались на различных конференциях, в том числе конференция Окружающая среда для нас и будущих поколений. Самара год конференция Информационные, измерительные и управляющие системы г. Самара год конференция Актуальные проблемы ин
формационной безопасности при противодействии криминалу и терроризму. Теория и практика использования аппаратнопрограммных средств г. Самара год конференция Нефтегазовые и химические технологии г. Самара год конференция Перспективы развития информационных технологий г. Новосибирск год конференция Математическое моделирование и краевые задачи г. Самара , , , годы конференция Компьютерные технологии в науке, практике н образовании 1. Самара , годы. Публикации. То теме опубликовано печатных работ, в том числе 2 в реферируемом издании, на всероссийских и международных конференциях. Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, заключения, 5 глав и 2 приложений. В процессе написания работы было использовано 1 литературных источника. Полный объем диссертационной работы составляет 5 страниц , в том числе иллюстрация, размещенных на страницах и таблиц, расположенных на страницах. Объем приложений к диссертационной работе составляет 7 страниц. В первой главе рассматриваются принципы и подходы к обработке п анализу экспериментальных данных в промышленности. Формулируются проблемы решения некорректно поставленных обратных задач, являющихся базовыми при осуществлении диагностики технических объектов в условиях промышленного производства. Проведение измерений и дальнейшая обработка экспериментальных данных, представляющих собой часть технологического процесса промышленного производства, являются одной из важных составляющих задачи контроля и диагностики технических объектов. Промышленная диагностика представляет собой частный случай технического эксперимента, при котором осуществляется совокупность операций. В самом общем виде диагностика есть идентификация характеристик объекта по экспериментально определенным характеристикам сигналов, что позволяет применять математический аппарат классической теории обратных задач для получения необходимых результатов 6,,. X в вектор выходных сигналов У рис. Х А т . Рисунок 1. Схема диагностирования объектов. У АаХ. Нахождение су и является основной задачей диагностики. Оператор А в общем случае может быть линейный, нелинейный, алгебраический, дифференциальный, интегральный и т. При диагностике экспериментально определяются количественные и качественные характеристики свойств объекта при подаче на него специальных воздействии пли в условиях его нормального функционирования. Итог испытаний интерпретируется как результат измерений, выполненных при определенных условиях. И в этом случае формализмом входных воздействий и влияющих факторов в режиме нормального функционирования служат математические модели самих воздействий либо их функциональных характеристик.